Text Mining in den Sozialwissenschaften: Grundlagen und Anwendungen zwischen qualitativer und quantitativer Diskursanalyse

423 Pages·2016·6.43 MB·German

by  Matthias Lemke

Text Mining in den Sozialwissenschaften
Matthias Lemke
Gregor Wiedemann (Hrsg.)
Text Mining in den
Sozialwissenschaften
Grundlagen und Anwendungen
zwischen qualitativer und
quantitativer Diskursanalyse
Board of Reviewers
Andreas Blätte
Noah Bubenhofer
Andreas Henrich
Axel Philipps
Malte Rehbein
Joachim Scharloth
Bernd Schlipphak
Manfred Stede
Herausgeber
Matthias Lemke Gregor Wiedemann
Helmut-Schmidt-Universität/ Universität Leipzig
Universität der Bundeswehr Hamburg Deutschland
Deutschland
ISBN 978-3-658-07223-0 ISBN 978-3-658-07224-7 (eBook)
DOI 10.1007/978-3-658-07224-7
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Lektorat: Jan Treibel, Stefanie Loyal
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Vorwort
Vorwort
In jenem Zweig sozialwissenschaft licher Forschung, der sich die digitale Analy-
se großer Datenbestände zur Aufgabe gemacht hat, konkurrieren gegenwärtig
zahlreiche, ebenso abgrenzende wie beschreibende Begriff e um Deutungsmacht:
Computational Social Science, e-Social Science oder Digital Social Science versuchen,
die neuen Entwicklungen bei der Erfassung und Auswertung digitaler Daten in den
Sozialwissenschaft en begriffl ich zu fassen. Dabei betonen sie jeweils unterschied-
liche Aspekte interdisziplinärer Methodenanwendung. Wichtiger als die Debatte
darüber, welcher Begriff das Verhältnis von informationswissenschaft licher Aus-
wertungskapazität und menschlicher Interpretationsleistung am besten beschreibt,
ist uns jedoch der Austausch über Erfahrungen mit der praktischen Anwendung
computerunterstützter Analyseverfahren. Es ist dieser Aspekt des noch jungen
Überschneidungsbereichs von Digital Humanities1 und Sozialwissenschaft en, für
den dieser Band ein Orientierungsangebot sein will.
Zur bestmöglichen Einlösung dieses Anspruches operiert er in einem qua-
si-experimentellen Setting: ForscherInnen aus unterschiedlichen Disziplinen der
Humanities haben zu ihren je eigenen Erkenntnisinteressen mit derselben Analy-
se-Infrastruktur, dem Leipzig Corpus Miner (LCM), auf denselben Daten, einem
Textkorpus aus ca. 3,5 Millionen Zeitungsartikeln, gearbeitet. Für die Ausrichtung
des Bandes hat das ebenso einfache, wie weitreichende Konsequenzen: Die An-
wendung von Text Mining in den Sozialwissenschaft en kann so organisiert sein
und kann so funktionieren, wie wir es hier vorschlagen. Aber, und dieses ‚aber‘
ist uns wichtig, für eine gelingende Forschungspraxis sozialwissenschaft licher
1 Wir verwenden den Begriff „Digital Humanities“ in diesem Band vor dem Hintergrund
des angelsächsischen Verständnisses von „Humanities“, der Geistes- und Sozialwis-
senschaft en als einen gemeinsamen Bereich von den Naturwissenschaft en („Science“)
abgrenzt.
VI Vorwort
Textanalysen sind in den Digital Humanities auch teilweise und vielleicht sogar
gänzlich andere Wege denkbar.
Insoweit wollen wir unser Orientierungsangebot keinesfalls als die autoritative
Best Practice, wohl aber als eine Best Practice angewandten Text Minings verstanden
wissen. Gerade in einem so jungen Forschungsfeld, so unsere tiefe Überzeugung,
sollte es nicht darum gehen, eine Position gegen andere derart zu behaupten, dass
alternative Wege ausgeschlossen oder abgeschnitten werden. Anstelle methodischer
Grabenkämpfe braucht es einen konstruktiven Dialog, der an einer gelingenden
Integration von qualitativen und quantitativen Analyseperspektiven zur Erschließung
(textueller) Bedeutungsrepräsentationen aus digitalen Datenbeständen interessiert ist.
Nachdem wir – in aller hier gebotenen Kürze – angedeutet haben, welches wissen-
schaftsstrategische Ziel wir mit dem vorliegenden Band verfolgen, noch einige nicht
minder wichtige Worte des Dankes. Wie bei jedem komplexen Forschungsprojekt
– und das gilt insbesondere für Kooperationsprojekte zwischen bislang so wenig
verwandten Disziplinen wie den Sozialwissenschaften und der Informatik – waren
auch an diesem Band zahlreiche Personen beteiligt, deren ganz unterschiedliche
Beiträge in ihrer individuellen Bedeutung kaum zu ermessen, geschweige denn
adäquat zu würdigen sind. Sicher ist indes, dass sie alle maßgeblich zum Zustande-
kommen und zum Gelingen des Bandes beigetragen haben. Besonders hervorheben
möchten wir zum einen die externen Autorinnen und Autoren, ohne die nicht nur
der zweite Teil dieses Buches nicht möglich gewesen, sondern ohne deren kritische
Fragen im Rahmen unseres Workshops der Leipzig Corpus Miner und unser Über-
legungsstand zum Konzept des blended reading nicht dort angekommen wären, wo
beide heute stehen. Viel verdanken wir auch den Gutachterinnen und Gutachtern,
die in unglaublich kurzer Zeit bereit waren, viele wichtige, scharfsinnige und vor
allem konstruktive Kommentare zu den hier versammelten Beiträgen zu liefern.
Schließlich gilt unser Dank all jenen, die uns im Kontext des Bandes, des Projektes
„ePol – Postdemokratie und Neoliberalismus“ und auch darüber hinaus überaus
tatkräftig, nachhaltig und akribisch auf ganz vielfältige Art und Weise unterstützt
haben und von denen wir sicher sind, dass sie wissen, dass sie hier gemeint sind.
Hamburg und Leipzig, im Mai 2015
Matthias Lemke und Gregor Wiedemann
Inhalt
Vorwort . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . V
Einleitung: Text Mining in den Sozialwissenschaft en. Grundlagen und
Anwendungen zwischen qualitativer und quantitativer Diskursanalyse . . . . . . 1
Matthias Lemke und Gregor Wiedemann
Teil 1 Grundlagen
Blended Reading. Th eoretische und praktische Dimensionen der Analyse
von Text und sozialer Wirklichkeit im Zeitalter der Digitalisierung . . . . . . . . 17
Alexander Stulpe und Matthias Lemke
Analyse qualitativer Daten mit dem „Leipzig Corpus Miner“ . . . . . . . . . . . . . . 63
Gregor Wiedemann und Andreas Niekler
Methoden, Qualitätssicherung und Forschungsdesign. Diskurs- und
Inhaltsanalyse zwischen Sozialwissenschaft en und automatischer
Sprachverarbeitung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89
Sebastian Dumm und Andreas Niekler
Die Anwendung von Text Mining in den Sozialwissenschaft en.
Ein Überblick zum aktuellen Stand der Methode . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 117
Carmen Puchinger
VIII Inhalt
Teil 2 Fallstudien
Der Folterdiskurs in den deutschen Printmedien ........................ 139
Annette Förster
Sicherheit und Freiheit. Mediale Wert-Diskurse im Angesicht
terroristischer Bedrohung ............................................ 167
Robert Hädicke
Tolerant, liberal, populistisch? Eine digitale Analyse des Niederlandebildes
in bundesdeutschen Tageszeitungen im Wandel der Zeit . . . . . . . . . . . . . . . . . 195
Katharina Garvert-Huijnen und Pim Huijnen
Ungleichheitsdeutungen im medialen Bildungsdiskurs. Eine Analyse
des PISA-Diskurses in Deutschland ....................................227
Martina Maas
Verwissenschaftlichung der Politik? Eine Analyse massenmedialer
Darstellungs kontexte politischen Entscheidens (1946–2011) .............. 257
Daniela Russ und Julia Schubert
Internationale Organisationen in der deutschen Öffentlichkeit.
Ein Text Mining-Ansatz ............................................. 289
Christian Rauh und Sebastian Bödeker
Netzpolitik in statu nascendi. Eine Annäherung an Wegmarken der
Politikfeldgenese .................................................... 315
Maximilian Hösl und Abel Reiberg
Die Rückkehr der Religion in die politische Öffentlichkeit? Eine
computerlinguistische Exploration der deutschen Presse von 1946–2012 ... 343
Maximilian Overbeck
Die drei Welten des Gerechtigkeitsjournalismus? Text Mining
in FAZ, taz und SZ zu sozialer Gerechtigkeit und Ungleichheit ........... 369
Alexander Petring
Inhalt IX
Teil 3 Fazit und Ausblick
Text Mining für die Analyse qualitativer Daten. Auf dem Weg zu einer
Best Practice? ....................................................... 397
Gregor Wiedemann und Matthias Lemke
Autorinnen und Autoren ............................................. 421
Einleitung
Text Mining in den Sozialwissenschaften
Grundlagen und Anwendungen zwischen
qualitativer und quantitativer Diskursanalyse
Matthias Lemke und Gregor Wiedemann
1 Computergestützte Textanalysen zwischen Qualität
und Quantität
Qualitative Methoden, die durch die Analyse von Texten Aussagen über die sozi-
ale Wirklichkeit ermöglichen sollen, gehören zweifelsohne zum zeitgenössischen
Kanon sozialwissenschaft licher Forschung (vgl. dazu Stulpe / Lemke in diesem
Band). Wissenssoziologie und Hermeneutik sind ebenso einschlägige Konzepte,
wie Grounded Th eory, Diskursanalyse oder Qualitative Inhaltsanalyse, die als
konkrete Auswertungsmethoden weite Verbreitung gefunden haben. Seit den
1980er Jahren unterstützen Computerprogramme wie MAXQDA oder ATLAS.ti
Sozialwissenschaft lerInnen beim Datenmanagement in der Anwendung dieser
Methoden – zunächst noch mit größerer Skepsis ob ihres Einfl usses auf den For-
schungsprozess verwendet, sind sie heutzutage jedoch fest etabliert (vgl. Kelle 2008).
Wichtig dabei ist die Feststellung, dass sich die Leistung von Soft ware für die Analyse
qualitativer Daten in den Sozialwissenschaft en in der Regel auf die Bereitstellung
von Werkzeugen zur manuellen Organisation und Strukturierung von Dokumen-
ten beschränkt. Für die eigentliche Datenanalyse kommen Computerprogramme
dagegen nur selten zum Einsatz. Trotz aller sozialwissenschaft lichen Affi nität
zu Texten als Datenquelle tauchen Verfahren des Text Mining in einschlägigen
Handbüchern (vgl. Diaz-Bone / Weischer 2015) bisher nicht auf (vgl. Puchinger in
diesem Band) – ein Befund, der erstaunt. Denn die in den letzten Jahren immer
weiter voranschreitende Digitalisierung hat unter anderem auch dazu geführt, dass
immer größere Mengen von Textdaten digital vorliegen. Angefangen bei retrodi-
gitalisierten Büchern über Zeitungsartikel bis hin zu diversen Social Media Daten
bieten sie ein vielschichtiges Reservoir, das für sozialwissenschaft liche Forschung
Verwendung fi nden kann – und mittlerweile auch in zunehmendem Maße fi ndet.
M. Lemke, G. Wiedemann (Hrsg.), Text Mining in den Sozialwissenschaften,
DOI 10.1007/978-3-658-07224-7_1, © Springer Fachmedien Wiesbaden 2016